指纹自动识别系统中若干基于结构的指纹算法

介绍了指纹自动识别系统的基本原理及其中关于方向图、图像分割、细化、指纹分类、特征提取、点模式匹配等关键技术。     

分块Radon变换在低对比度掌纹特征提取中的应用

特征提取是低对比度掌纹识别的关键步骤.针对掌纹纹理特征明显的特点,本文提出了一种分块Radon变换的掌纹特征提取方法.该方法先对掌纹感兴趣区域进行一级小波分解去噪降维,接着对低频子图像进行分块以圈定局部主要纹理,最后把所有分块后的子图像进行70°～140°Radon变换,所获得的线积分组合在一起构成该图像的特征向量.运...     

指纹自动识别原理与方法综述

生物识别技术是依据人的生物特征的惟一性、不变性和可测量性进行个体识别的。指纹识别是目前人体特征识别技术市场占有率最高的方式之一,近年来有了长足的进步和发展,这种识别方式也是目前生物识别技术发展中最成熟的。为对这一领域有一个全面的理解和掌握,本文将概述指纹自动识别的全过程,指纹自动识别原理与方法的发展,指纹自动识别系统开发等方面的内容。     

二维心音图特征提取与识别方法的研究

针对心音的特征提取问题,将一维心音信号转换成二维心音图,采用图像处理技术提取心音的图像特征.本文首先对一维心音信号进行小波降噪和幅值归一化,将处理后的心音信号转换成具有统一性和可比性的二维心音图,并进行预处理;然后结合心音生理意义和二维心音图的图像特征,对能表征二维心音图生理信息的图像特征进行分析研究,重点研究二维心音图纵横坐标比和拐点序列码特征;最后,基于纵横坐标比、拐点序列码、小波分解系数3个特征,探讨利用欧氏距离和支持向量机(SVM)两种识别方法进行二维心音图分类和身份识别的可行性.实验结果表明,3种特征都可以实现二维心音图的分类识别,其中拐点序列码识别率最高;这种基于图像处理的二维心音图分类和身份识别方法具有明显的可行性和实用性,拥有广阔的应用前景.     

基于Moravec算子影像特征提取的算法分析与实现

点特征主要是指图像上明显的地物点，如角点，原点等。提取点特征的算子称为兴趣算子，即利用某种算法从影像中提取感兴趣的特征点。本文主要介绍了点特征算子中很著名的Momvec算子的详细解法及算法流程，并在Moravec算子的阈值选取的方法上进行创新，并给出了M0ravec算子对rgb图像进行点特征提取的效果图。     

人体生物特征识别技术在安全防伪领域中的开发应用（上）

在社会生活和执法活动中,鉴别个人身份的依据大体可分为两大类:一类是人为的信息。即将个人的相片、印章、证件、代码等作为鉴别个人身份的依据;另一类是人体生物特征信息,即指纹、声纹、眼纹、味纹、脸纹、掌纹等生物特征。前者容易被模仿和     

基于手背静脉虹膜和指纹融合身份识别算法

针对单模态生物特征识别的局限性,提出融合手背静脉、虹膜和指纹三种生物特征实现身份识别.首先分别对手背静脉图像、虹膜图像和指纹图像进行独立的图像预处理,特征提取和特征匹配,输出各自的匹配分数.分析匹配分数归一化对识别性能的影响,采用Tarh归一化方法对三种生物特征的匹配分数进行归一化处理,最后利用加权求和法则实现匹配分数的融合,利用最小距离分类器实现身份识别.实验结果表明,融合识别算法的等错率为0.009%,当错误接受率接近0时,对应的错误拒绝率仅为0.2%.     

水下目标空间源数特征提取与识别方法

针对水下目标识别正横阵位问题,并进一步扩大目标识别的阵位范围。给出了目标识别的阵列形式。用水平线列阵进行目标亮点水平方位的源数估计。提取并找出了能反映水下潜艇目标空间特征的特征量。提出了基于信噪比监督的空间源数识别方法,给出了相关矩阵的空间平滑的特征值。还提出了基于信噪比和盖尔圆半径监督的目标特征的自动分类方法。对本文提出的方法进行了大量计算机仿真,仿真结果表明。该方法可在正横阵位有效识别目标。     

基于眼动追踪技术的汽车造型特征提取与认知研究

目的从用户角度出发研究汽车造型特征提取和品牌识别模式,帮助汽车造型设计师理解用户认知并应用到设计实践中。方法主要以眼动仪为实验工具,问卷调查法、访谈法作为辅助研究方法,进行特征提取实验和品牌识别模式分析。结果得出了汽车造型区域特征提取结果并进行编码和用户品牌识别模式的初步框架。结论以眼动仪为工具,可以从特征面的角度进行特征提取和认知分析,为以后的实验改进和研究提供更多的思路和参考。     

基于小波包和1(1/2)维谱的舰船辐射噪声频域特征提取及融合

舰船辐射噪声频域特征提取是舰船目标识别的关键技术之一。为提高舰船目标识别率，采用小波包和1 1/2维谱对舰船辐射噪声进行多小波包空间调制谱和噪声谱特征提取及融合研究。并用提取的特征对五类舰船目标辐射噪声进行了分类识别实验，结果表明所提特征具有很好的分类识别效果。     

指纹伪特征信息去除算法研究

在细化后指纹图像中,存在着许多特征信息。准确提取出真实特征信息是指纹工作的重要步骤。因此,要对出现的不同伪信息特征进行删除,首先对不同图像采用自动测量纹线间距,确定后处理中用到的阈值。然后,区分伪特征的类型,对短线、断线、小桥等类型采用改进的方法去除,对边界的、三角和岛屿等采用全新的方法去除。     

二维多光束干涉图特征信息的提取

较详细地阐述了一套新的运用于激光波长测量中对图像数据中特征信息的提取方法。由于是二维干涉图进行处理。所以处理过程基本上分为图像预处理阶段的图形增强和二值化、条纹图形细线化的预处理及细线化,以及图形标注和数据处理,与其它方法相比,采用这种处理方法,测量精度高,在测量速度方面也能满足实时处理的要求。     

投影特征匹配的快速钞币面值识别算法

提出了一种基于特征区域投影特征匹配的钞币面值识别算法。针对不同面额的人民币,所选取的特征区域位置、大小和数目可不同。建立投影特征模板库,并采用分类比较和滑动匹配的方法提高算法速度和适应能力。实验结果表明:利用该算法对人民币的识别速度达到2000张/min,可满足嵌入式系统对算法实时性的要求。     

The image inpainting algorithm based on pruning samples by referring to four-domains

In order to retrieve large scale damaged image with rich geometry structure and texture information, the novel image inpainting algorithm based on the neighbourhood reference priority can not only maintain image character but also improve image inpainting speed has been proposed in the paper. The problems of an image inpainting process can be translated into the best sample searching process. First, the extracting structure information of image and the dividing sample region into sub-regions server. Second, in order to adjust the neglect of structure of matching method named SSD, introducing structure symmetry matching constraint into matching method, it avoids matching mistakenly and improves sample matching precision and searching efficiency. Then, improving priority equations by bringing in structure weight and confidence, highlighted the effect of structure to inpainting sequence. Finally, computing priority of four-domains neighbour by computation overlapping information between object patch and sample patch, so that referring to secure information of four-domains neighbour, to prune sample dataset and search optimal sample. The experimental results have demonstrated that the proposed algorithm can overcome problems like texture blurring and structure dislocations and so on, the PSNR of the improved algorithm has been increased by 0.5–1?dB comparing other contrast methods while speeding up the image inpainting process, recovered image is much continuous for visuality. Meanwhile, it can recover efficiently common damage images and be more pervasive.     

一种新颖的虹膜识别方法

提出一种基于多纹理特征融合的新颖虹膜识别方法。该方法对虹膜图像做Gabor小波变换提取不同分辨力不同方向下的纹理特征作为虹膜的全局特征,在滤波后的子窗口图像上运用灰度级共现矩阵(COM)提取虹膜的局部特征。通过加权欧几里德距离和最小距离分别对全局特征和局部特征进行分类识别。设计了FIS(模糊推理系统)特征融合分类方法来提高虹膜识别的鲁棒性。实验结果表明本方法有效可行,可以达到98.5%的识别率,并在保持1.4%较低的FRR(拒绝率)的同时可以使FAR(误识率)减少到0.1%。     

应用弧长提取轮廓特征点的方法

针对组合形状零件几何尺寸测量中的关键问题—轮廓识别,提出了一种基于弧长的轮廓特征点提取的方法。该方法先计算以轮廓点为中心的圆饼上背景与目标所占的弧长,采用模板匹配技术提取出候选轮廓特征点,再对候选轮廓特征点附加抑制条件即可得到真正的轮廓特征点,从而对轮廓进行了分段识别。实验结果表明,当圆饼半径在6～10取值,阈值T1取值小于等于0.45,T2取0.1,T3在0～1取值时,能够准确提取出轮廓特征点。此方法计算简单,抗干扰性好,定位精度高,适于实时检测。     

指纹图像预处理方法的研究

针对指纹图像降质带来的困难，提出基于指纹结构特征的某些合理假设，在此基础上设计要应的处理算法，提出了增强指纹图像对比度、提取指纹有效区域、根据方向信息分割图像以及去除图像中气泡噪声的算法等。实施证明，这些算法处理效果好、运行速度快、编程简单，有效地解决了降质图像的预处理问题。     

数字仪表显示值的快速识别方法

在很多工业应用中需要对仪表显示值进行自动识别。根据数字仪表字符的特点，提出一种新的特征提取方法。在单个数字图像中定义7个子区域分别对应7个数码管，以没有点亮的数码管作为特征，并针对此特征设计了相应的识别算法。实验表明，数字仪表显示值的快速识别方法的识别率达99％，对16位数字的识别时间不超过0.5毫秒，并具有较强的抗干扰能力，完全满足仪表显示值实时自动识别对准确率和速度的要求，具有较高的应用价值。     

多源图像配准技术分析与展望

在给出多源图像配准的定义后,将常见的图像配准方法分为基于图像灰度的方法和基于图像特征的方法两大类。以此为分类基础,对国内外现有的图像配准技术和方法进行了分析和评述,并重点介绍了基于图像特征的配准方法。随后对图像配准技术所面临的主要难题作了分析。最后介绍了图像配准在军事、遥感、医学等领域的应用,并展望了其未来的发展。     

基于小波变换的复杂航空图像的边缘提取

提出了一种基于小波变换的复杂航空照片的目标边缘自动提取的新方法。该方法利用了小波变换，因而具有良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力，在计算机自动判读系统的目标边缘提取中有效可行。